************************************************************************
****************** BPSR - Machado, Campos e Recch **********************
************************************************************************

/*
As linhas a seguir irão instalar dois pacotes utilizados na análise e compilação de dados.
 
 ssc install estout 
 ssc install grqreg
 ssc install grstyle
 
*/


************************************************************************	
********************** Tabelas e figuras *******************************
************************************************************************

cd "G:\My Drive\Stanford\Research\Parterships\Carlos Machado\Votos e raça no Brasil\BPSR\Revisão 2\Versão 2 - Final"

use "banco_BPSR_final.dta", clear


grstyle init

grstyle set plain


** FIGURA 1 Boxplot da votação em proporção ao quociente eleitoral, por situação da candidatura **

graph box votos_cand_qe_ln, over(num_sit_tot_turn)

graph export "Figura 1.png", ///
 as(png) width(2500) height(1500) replace

** Tabela 1 Regressão linear e Quantílica (votação) **

eststo clear

reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor if receita_proc_ln!=., r 
eststo m1

local se_dummy_l = _se[Dummy_cor]

local beta_dummy_l = _b[Dummy_cor]


qui sqreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor if receita_proc_ln!=., q(.50 .80)

qui test [q50]Dummy_cor = [q80]Dummy_cor

local t80 = r(p)


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor if receita_proc_ln!=., q(50) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q50

        
qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor if receita_proc_ln!=., q(80) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t80'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q80


esttab using "Tabela 1.rtf", ///
         se nogaps compress label mtit(Linear 50% 80%) r2 b(3) varlabels(_cons Constante) substitute(Observations Observações)  ///
         scalar("r2" "tl F-teste Modelo Linear (Cor/Raça)" "tc F-teste Quantil Anterior (Cor/Raça)") ///
         title("Tabela 1: Regressão linear e Quantílica (votação)") replace        

** Tabela 2: Comparação de Modelos - Regressões Lineares com Despesa de Campanha **

eststo clear


qui reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor if despesa_proc_ln!=., r 

eststo m1


qui reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo if despesa_proc_ln!=., r 

eststo m2


qui reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior if despesa_proc_ln!=., r 

eststo m3


qui reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe if despesa_proc_ln!=., r 

eststo m4


qui reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
 reeleicao if despesa_proc_ln!=., r 

eststo m5


qui reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
 reeleicao despesa_proc_ln if despesa_proc_ln!=., r 

eststo m6


qui reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
 reeleicao despesa_proc_ln int_raca_despesa_ln if despesa_proc_ln!=., r 

eststo m7


esttab using "Tabela 2.rtf", ///
         se nogaps compress label mtit r2 b(3) varlabels(_cons Constante) substitute(Observations Observações)  ///
         title("Tabela 2: Comparação de Modelos - Regressões Lineares com Despesa de Campanha") replace

** Tabela 3: Comparação Regressão Linear e Quantílica - modelo 5 sem Despesa de Campanha **

eststo clear


qui reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao if receita_proc_ln!=., r

        local se_dummy_l = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_l = _b[Dummy_cor]

eststo Linear


qui sqreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao if receita_proc_ln!=., q(.50 .60 .70 .80 .90)


qui test [q50]Dummy_cor = [q60]Dummy_cor

local t60 = r(p)


qui test [q60]Dummy_cor = [q70]Dummy_cor

local t70 = r(p)


qui test [q70]Dummy_cor = [q80]Dummy_cor

local t80 = r(p)


qui test [q80]Dummy_cor = [q90]Dummy_cor

local t90 = r(p)


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao if receita_proc_ln!=., q(50) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q50


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao if receita_proc_ln!=., q(60) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t60'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q60


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao if receita_proc_ln!=., q(70) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t70'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q70


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao if receita_proc_ln!=., q(80) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t80'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q80


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao if receita_proc_ln!=., q(90) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t90'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q90

                
esttab using "Tabela 3.rtf", ///
         se nogaps compress label mtit(Linear 50% 60% 70% 80% 90%) r2 b(3) varlabels(_cons Constante) substitute(Observations Observações)  ///
         scalar("r2" "tl F-teste Modelo Linear (Cor/Raça)" "tc F-teste Quantil Anterior (Cor/Raça)") ///
         title("Tabela 3: Comparação Regressão Linear e Quantílica - modelo 5 sem Despesa de Campanha") replace
        
** Figura 2: Estimativas Raça/Cor em relação a Votos, a partir do modelo (5) sem Despesa de Campanha - linear e quantis 10 a 95 com incremento de 0.5 pontos **

grqreg Dummy_cor, qmin(10) qmax(95) qstep(0.5) ci format(%3.2f) ols olsci


graph export "Figura 2.png", ///
 as(png) width(2500) height(1500) replace

** Tabela 4: Comparação Regressão Linear e Quantílica - modelo 7 com despesa de campanha **

eststo clear


qui reg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
 reeleicao despesa_proc_ln int_raca_despesa_ln if despesa_proc_ln!=., r 

local se_dummy_l = _se[Dummy_cor]

local beta_dummy_l = _b[Dummy_cor]

eststo Linear


qui sqreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
 reeleicao despesa_proc_ln int_raca_despesa_ln if despesa_proc_ln!=., q(.50 .60 .70 .80 .90)


qui test [q50]Dummy_cor = [q60]Dummy_cor

local t60 = r(p)


qui test [q60]Dummy_cor = [q70]Dummy_cor

local t70 = r(p)


qui test [q70]Dummy_cor = [q80]Dummy_cor

local t80 = r(p)


qui test [q80]Dummy_cor = [q90]Dummy_cor

local t90 = r(p)


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao despesa_proc_ln int_raca_despesa_ln if despesa_proc_ln!=., q(50) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q50


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao despesa_proc_ln int_raca_despesa_ln if despesa_proc_ln!=., q(60) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t60'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q60


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao despesa_proc_ln int_raca_despesa_ln if despesa_proc_ln!=., q(70) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t70'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q70


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao despesa_proc_ln int_raca_despesa_ln if despesa_proc_ln!=., q(80) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t80'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q80


qui qreg votos_cand_qe_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao despesa_proc_ln int_raca_despesa_ln if despesa_proc_ln!=., q(90) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t90'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q90


esttab using "Tabela 4.rtf", ///
         se nogaps compress label mtit(Linear 50% 60% 70% 80% 90%) r2 b(3) varlabels(_cons Constante) substitute(Observations Observações)  ///
         scalar("r2" "tl F-teste Modelo Linear (Cor/Raça)" "tc F-teste Quantil Anterior (Cor/Raça)") ///
         title("Tabela 4: Comparação Regressão Linear e Quantílica - modelo 7 com despesa de campanha") replace
        
** Figura 3: Estimativas Raça/Cor em relação a Votos, a partir do modelo 7 com Despesa de Campanha - linear e quantis 10 a 95 com incremento de 0.5 pontos **

grqreg Dummy_cor, qmin(10) qmax(95) qstep(0.5) ci format(%3.2f) ols olsci

graph export "Figura 3.png", ///
 as(png) width(2500) height(1500) replace


** Figura 4: Boxplot da Receita de Campanha, por situação da candidatura **

graph box despesa_proc_ln, over(num_sit_tot_turn)

graph export "Figura 4.png", ///
 as(png) width(2500) height(1500) replace

** Tabela 5: Comparação de Modelos - Regressões Lineares Receita Dependente **

eststo clear


qui reg receita_proc_ln Dummy_cor, r 

eststo m1


qui reg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo, r 

eststo m2


qui reg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior, r 

eststo m3


qui reg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe, r 

eststo m4


qui reg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, r 

eststo m5


esttab using "Tabela 5.rtf", ///
         se nogaps compress label mtit r2 b(3) varlabels(_cons Constante) substitute(Observations Observações)  ///
         title("Tabela 5: Comparação de Modelos - Regressões Lineares Receita Dependente") replace

** Tabela 6: Comparação Regressão Linear e Quantílica - Receita de Campanha dependente **

eststo clear


qui reg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, r

        local se_dummy_l = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_l = _b[Dummy_cor]

eststo Linear


qui sqreg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(.50 .60 .70 .80 .90)


qui test [q50]Dummy_cor = [q60]Dummy_cor

local t60 = r(p)


qui test [q60]Dummy_cor = [q70]Dummy_cor

local t70 = r(p)


qui test [q70]Dummy_cor = [q80]Dummy_cor

local t80 = r(p)


qui test [q80]Dummy_cor = [q90]Dummy_cor

local t90 = r(p)


qui qreg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(50) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q50


qui qreg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(60) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t60'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q60


qui qreg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(70) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t70'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q70


qui qreg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(80) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t80'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q80


qui qreg receita_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(90) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t90'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q90

                
esttab using "Tabela 6.rtf", ///
         se nogaps compress label mtit(Linear 50% 60% 70% 80% 90%) r2 b(3) varlabels(_cons Constante) substitute(Observations Observações)  ///
         scalar("r2" "tl F-teste Modelo Linear (Cor/Raça)" "tc F-teste Quantil Anterior (Cor/Raça)") ///
         title("Tabela 6: Comparação Regressão Linear e Quantílica - Receita de Campanha dependente") replace
        
** Figura 5: Estimativas Raça/Cor em relação a Receita de Campanha, a partir do modelo (5) - linear e quantis 10 a 95 com incremento de 0.5 pontos **

grqreg Dummy_cor, qmin(10) qmax(95) qstep(0.5) ci format(%3.2f) ols olsci


graph export "Figura 5.png", ///
 as(png) width(2500) height(1500) replace

**** ANEXO
*** Figuras

** Figura A1: Distribuição proporção de votação em relação ao QE **

hist votos_cand_qe, fc(gray) lc(white) 

graph export "Figura A1.png", ///
 as(png) width(1500) height(1500) replace

** Figura A2: Distribuição proporção de votação em relação ao QE com transformação logarítimica **

hist votos_cand_qe_ln, fc(gray) lc(white) 

graph export "Figura A2.png", ///
 as(png) width(1500) height(1500) replace

** Figura A3: Distribuição Despesa de Campanha **

hist despesa_proc, fc(gray) lc(white) 

graph export "Figura A3.png", ///
 as(png) width(1500) height(1500) replace

** Figura A4: Distribuição Despesa de Campanha com transformação logarítimica **

hist despesa_proc_ln, fc(gray) lc(white) 

graph export "Figura A4.png", ///
 as(png) width(1500) height(1500) replace

** Figura A5: Boxplot Receita de Campanha (ln), por situação da candidatura **

graph box receita_proc_ln, over(num_sit_tot_turn)

graph export "Figura A5.png", ///
 as(png) width(2500) height(1500) replace


** Figura A6: Distribuição Receita de Campanha **

hist receita_proc, fc(gray) lc(white) 

graph export "Figura A6.png", ///
 as(png) width(1500) height(1500) replace


** Figura A7: Distribuição Despesa de Campanha com transformação logarítimica **

hist receita_proc_ln, fc(gray) lc(white) 

graph export "Figura A7.png", ///
 as(png) width(1500) height(1500) replace
 
** Figura A8: Estimativas Raça/Cor em relação a Despesa de Campanha, a partir do modelo (5) - linear e quantis 10 a 95 com incremento de 0.5 pontos **

qui qreg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(90) vce(r)

        
grqreg Dummy_cor, qmin(10) qmax(95) qstep(0.5) ci format(%3.2f) ols olsci


graph export "Figura A8.png", ///
 as(png) width(2500) height(1500) replace



*** Tabelas

** Tabela A1: Comparação de Modelos - Regressões Lineares Despesa de Campanha como dependente **

eststo clear


qui reg despesa_proc_ln Dummy_cor, r 

eststo m1


qui reg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo, r 

eststo m2


qui reg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior, r 

eststo m3


qui reg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe, r 

eststo m4


qui reg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, r 

eststo m5


esttab using "Tabela A1.rtf", ///
         se nogaps compress label mtit r2 b(3) varlabels(_cons Constante) substitute(Observations Observações)  ///
         title("Tabela A1: Comparação de Modelos - Regressões Lineares Despesa de Campanha como dependente") replace


** Tabela A2: Comparação Regressão Linear e Quantílica  - Despesa de Campanha como dependente **

eststo clear


qui reg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, r

        local se_dummy_l = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_l = _b[Dummy_cor]

eststo Linear


qui sqreg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(.50 .60 .70 .80 .90)


qui test [q50]Dummy_cor = [q60]Dummy_cor

local t60 = r(p)


qui test [q60]Dummy_cor = [q70]Dummy_cor

local t70 = r(p)


qui test [q70]Dummy_cor = [q80]Dummy_cor

local t80 = r(p)


qui test [q80]Dummy_cor = [q90]Dummy_cor

local t90 = r(p)


qui qreg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(50) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q50


qui qreg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(60) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t60'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q60


qui qreg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(70) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t70'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q70


qui qreg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(80) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t80'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q80


qui qreg despesa_proc_ln Dummy_cor Dummy_sexo Dummy_EnsSuperior Dummy_Classe /// 
         reeleicao, q(90) vce(r)

        estadd scalar r2 = 1 - e(sum_adev)/e(sum_rdev)

        estadd scalar tc = `t90'

        local se_dummy_q = _se[Dummy_cor]

        local beta_dummy_q = _b[Dummy_cor] 

        local z = (`beta_dummy_l' - `beta_dummy_q')/sqrt(`se_dummy_l'^2 + `se_dummy_q'^2) 

        estadd scalar tl = 2*(1-norm(abs(`z')))

        eststo q90

                
esttab using "Tabela A2.rtf", ///
         se nogaps compress label mtit(Linear 50% 60% 70% 80% 90%) r2 b(3) varlabels(_cons Constante) substitute(Observations Observações)  ///
         scalar("r2" "tl F-teste Modelo Linear (Cor/Raça)" "tc F-teste Quantil Anterior (Cor/Raça)") ///
         title("Tabela A2: Comparação Regressão Linear e Quantílica - DESPESA Dependente") replace

